Auswirkung der Wahl des Trennpunktes - Zahnheilkunde.de

EbM-SPLITTER EbM-SPLITTER EbM-SPLITTER EbM-SPLITTER EbM-SPL
Im vorigen EbM-Splitter [4] wurde auf die Bedeutung von
Vierfeldertafeln in Diagnosestudien eingegangen. Im verwendeten
Beispiel wurde die Güte einer klinischen Untersuchung
mit Spiegel und zahnärztlicher Sonde sowie mit
Faseroptiktransillumination zur Diagnostik der Approximalkaries
diskutiert. In beiden Diagnoseverfahren wurde für
jeden untersuchten Zahn jeweils eine binäre Entscheidung
(„Karies“ / „keine Karies“) getroffen. In vielen Anwendungen
ist diese Entscheidung allerdings nicht klar vorgegeben,
so dass eine Zusammenfassung wie in Tabelle 1 des vorigen
EbM-Splitters nicht direkt möglich ist. Soll beispielsweise
zu Diagnosezwecken ein Messwert wie die Höhe des Attachmentverlustes
bei parodontal geschädigten Zähnen [3] oder
die Anzahl nächtlicher Bruxismusepisoden [2] herangezogen
werden, so muss zunächst ein Trennpunkt (engl.:
cut-point) festgelegt werden. Dieser Sachverhalt ist für ein
fiktives Beispiel exemplarisch in Abbildung 1 dargestellt.
Wahrscheinlichkeit
Abbildung 1
In der Abbildung ist jeweils die Wahrscheinlichkeit dargestellt,
bei einer gesunden bzw. erkrankten Person einen bestimmten
Wert des untersuchten Parameters zu beobachten.
Anhand der Kurven kann man erkennen, dass
die bei gesunden Personen gemessenen Werte
tendenziell niedriger sind als bei Erkrankten.
Des weiteren besitzen die bei erkrankten Personen
gemessenen Werte eine größere Varia-
bilität. Niedrige Werte können als Indiz für
eine gesunde Person und hohe Werte als Indiz
für eine erkrankte Person gewertet werden.
Eine vernünftige Entscheidungsregel besteht
somit darin, alle untersuchten Personen mit
einem Wert kleiner einem vorgegebenen
Trennpunkt als gesund und alle Personen mit
einem Messwert größer dem Trennpunkt als
krank einzustufen. Im Folgenden wird die
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Gesund
Messwert
Sensitivität und Spezifität:
Auswirkung der Wahl
des Trennpunktes
Krank
Wahrscheinlichkeit
Abbildung 2
Gesund
Falsch negativ
niedriger Trennpunkt
Falsch positiv
Messwert
Auswirkung der Verwendung zweier unterschiedlicher Trennpunkte
diskutiert.
Verwendung eines niedrigen Trennpunktes
Die Auswirkung der Verwendung eines niedrigen Trennpunktes
ist in Abbildung 2 dargestellt. Alle erkrankten Personen,
bei denen der gemessene Wert kleiner als der eingezeichnete
Trennpunkt ist, werden fälschlicherweise als gesund
eingestuft (falsch negative Diagnose). Analog werden
alle gesunden Personen mit einem Wert oberhalb des Trennpunktes
fälschlicherweise als krank eingestuft (falsch positive
Diagnose). Die Wahrscheinlichkeiten für diese Fehlentscheidungen
werden durch die schraffierten Flächen wiedergegeben.
Es wird deutlich, dass bei einem niedrigen Trennpunkt
die Wahrscheinlichkeit für eine falsch negative Diagnose erheblich
kleiner als die Wahrscheinlichkeit für eine falsch positive
Diagnose ist. Tatsächlich beträgt in dem gewählten Beispiel
die Wahrscheinlichkeit für eine falsch negative Diagnose
1,2% und die Wahrscheinlichkeit für eine falsch positive
Goldstandard
Krankheit
liegt vor liegt nicht vor
(positives
Neues
Testergebnis )
Diagnose- Krankheit liegt vor
(richtig positiv)
79
(falsch positiv)
111
(alle Test-Positiven)
190
verfahren
liegt nicht vor
(negatives
Testergebnis )
1
(falsch negativ)
249
(richtig negativ)
250
(alle Test-Negativen)
Tabelle 1 Erwartete Vierfeldertafel für einen niedrigen Trennpunkt (fiktives Beispiel)
© Deutscher Ärzte-Verlag, Köln Deutsche Zahnärztliche Zeitschrift 56 (2001) 8
Krank
80 360 440
(alle Erkrankten) (alle Gesunden) (alle Untersuchten)

TTER EbM-SPLITTER EbM-SPLITTER EbM-SPLITTER EbM-SPLITTER EbM
Diagnose 30,9%. Die Bedeutung dieser Werte
werden am besten anhand eines Beispiels
einer (fiktiven) Diagnosestudie deutlich.
Angenommen, in einer Diagnosestudie
werden 80 kranke und 360 gesunde Personen
eingeschlossen, was einem Anteil von
18,2% erkrankten Personen entspricht. In
dieser Diagnosestudie würde man erwarten,
dass 1 von 80 erkrankten Person (80 • 1,2%)
fälschlicherweise als gesund und 111 von 360
gesunden Personen (360 • 30,9%) fälschlicherweise
als krank eingestuft werden (siehe
Tabelle 1). Berechnet man für diese Vierfeldertafel
die Sensitivität und Spezifität (siehe
vorheriger EbM-Splitter [4]), so ergeben sich Werte von
98,8% (Sensitivität) und 69,2% (Spezifität).
Verwendung eines hohen Trennpunktes
Die Auswirkung der Verwendung eines hohen Trennpunktes
ist in Abbildung 3 dargestellt. Es wird deutlich, dass bei einem
hohen Trennpunkt die Wahrscheinlichkeit für eine
falsch negative Diagnose leicht ansteigt, wohingegen die
Wahrscheinlichkeit für eine falsch positive Diagnose erheblich
kleiner wird. Tatsächlich ist in dem gewählten Beispiel
die Wahrscheinlichkeit für eine falsch negative Diagnose
gleich 6,7%; die Wahrscheinlichkeit für eine falsch positive
Diagnose ist 2,3%. Für die oben beschriebene Diagnosestudie
würde man somit erwarten, dass 5 von 80 erkrankten Personen
(80 • 6,7%) fälschlicherweise als gesund und 8 von 360
gesunden Personen (360 • 2,3%) fälschlicherweise als krank
eingestuft werden (siehe Tabelle 2). Berechnet man für diese
Vierfeldertafel die Sensitivität und Spezifität, so ergeben sich
Werte von 93,8% (Sensitivität) und 97,8% (Spezifität).
Wahrscheinlichkeit
Abbildung 3
Gesund
Falsch negativ Falsch positiv
Wahl der Trennpunktes
hoher Trennpunkt
Messwert
Die Wahl des Trennpunktes ist eine klinische Entscheidung.
Sie richtet sich nach dem Nutzen bzw. Schaden, der dem Patienten
durch ein falsch positives oder ein falsch negatives
Testergebnis zugefügt werden kann. Hierbei ist zu beachten,
dass die Wahrscheinlichkeiten für eine falsch positive und
falsch negative Diagnose wechselseitig voneinander abhängen.
Wird die Wahrscheinlichkeit für ein falsch positives
Testergebnis durch die Verschiebung des Trennpunktes verringert,
so erhöht sich zwangsläufig die Wahrscheinlichkeit
für ein falsch negatives Testergebnis, und umgekehrt.
Deutsche Zahnärztliche Zeitschrift 56 (2001) 8
Krank
(positives
Neues
Testergebnis )
Diagnose- Krankheit liegt vor
verfahren
liegt nicht vor
(negatives
Testergebnis )
Tabelle 2 Erwartete Vierfeldertafel für einen hohen Trennpunkt (fiktives Beispiel)
Das Problem besteht somit darin, für diese Fehlerraten
einen Kompromiss zu finden. In obigem Beispiel erscheint
die Wahl des höheren Trennpunktes sinnvoller, da sowohl
Sensitivität als auch Spezifität recht hohe Werte besitzen.
Ein niedriger Trennpunkt bedeutet (aufgrund der kleinen
falsch negativen Rate), dass fast alle Erkrankten als erkrankt
erkannt werden (hohe Sensitivität). Wenn mit einem
diagnostischen Verfahren auf keinen Fall eine Krankheit
übersehen werden soll, z.B. bei Suchtests nach schweren,
ggf. lebensbedrohlichen Erkrankungen bzw. wenn eine frühzeitige
Diagnose und Therapie wichtig ist, sollte der Trennpunkt
entsprechend niedrig gewählt werden. Da in diesem
Fall allerdings viele Gesunde fälschlicherweise als erkrankt
klassifiziert werden (geringere Spezifität), sollte zur Vermeidung
unnötiger, ggf. irreversibler und kostenintensiver Behandlungsmaßnahmen
und Beunruhigung des Patienten
eine weitere diagnostische Maßnahme (mit hoher Spezifität)
durchgeführt werden (Bestätigungsdiagnose).
Ein hoher Trennpunkt bedeutet (aufgrund der kleinen
falsch positiven Rate), dass fast alle Gesunden als gesund erkannt
werden (hohe Spezifität). Allerdings werden dabei viele
Erkrankte fälschlicherweise als gesund klassifiziert (geringere
Sensitivität). Bei nicht-lebensbedrohlichen Erkrankungen,
ferner als bestätigender Test zum Ausschluss von falsch
positiv getesteten Patienten (s.o.) sollte der Trennpunkt entsprechend
hoch gewählt werden.
Literatur
Goldstandard
Krankheit
liegt vor liegt nicht vor
(richtig positiv) (falsch positiv) (alle Test-Positiven)
75 8 83
5 352 357
(falsch negativ) (richtig negativ) (alle Test-Negativen)
80 360 440
(alle Erkrankten) (alle Gesunden) (alle Untersuchten)
„Der (seltene) „ideale“ Test verbindet hohe
Sensitivität mit hoher Spezifität.“
Prof. Dr. med. Rudolf Gross und Prof. Dr. med. Dipl. Phys. Markus Löffler
in ihrem Werk „Prinzipien der Medizin“ [1]
1. Gross, R., Löffler, M.: Prinzipien der Medizin. Springer, Berlin 1997, 58.
2. Lavigne, G. J., Rompré, P. H., Montplaisir, J. Y.: Sleep bruxism: validity of clinical
research diagnostic criteria in a controlled polysomnographic study. J Dent
Res 75, 546 (1996).
3. Ralls, S. A., Cohen, M. E.: Problems in identifying „bursts“ of periodontal attachment
loss. J Periodontol 57, 746 (1986). [Erratum in J Periodontol 58, 313
(1987)]
4. Schwarzer, G., Türp, J. C., Antes, G.: EbM-Splitter: Die Vierfeldertafel (in Diagnosestudien):
Sensitivität und Spezifität. Dtsch Zahnärztl Z 57, 333 (2002).
Guido Schwarzer, Freiburg
Jens C. Türp, Freiburg / Basel
Gerd Antes, Freiburg
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